Big Data es un trampolín para el crecimiento exponencial de la IOT

Big Data es un trampolín para el crecimiento exponencial de la IOT

Algún día cercano, vamos a ser capaces de mirar hacia atrás en la idea de grandes volúmenes de datos y nos vamos a reír como lo hacemos cuando hablamos de otras tecnologías como el vhs y la máquina de fax . Nos reiremos porque lo que se pensaba en algo transformador será visto como nada más que un trampolín pintoresco. Sí, hay más grandes contenedores de datos en el camino, pero no estamos hablando simplemente de datos más grandes, estamos hablando de datos en una tercera dimensión, gracias a la Internet de los objetos (IOT).
¿Cuál es la tercera dimensión de los datos? En pocas palabras, representa la interacción de la recolección de datos, el análisis y la toma de decisiones y encapsulado incrustado en el propio producto. Esa es la promesa de la IOT. Pero para entender lo que es posible en la tercera dimensión, es útil conocer las fortalezas y limitaciones de las dos primeras dimensiones.
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Históricamente, las empresas cuantificaban una cantidad relativamente pequeña de transacciones de los clientes y les correlacionaba mediante el uso de datos demográficos. Esencialmente, esto se podría llamar datos lineales. El correo directo y entornos de CRM son quizás los mejores ejemplos de datos lineales en la comercialización.
La idea de lineal, o la primera dimensión, los datos estaban para hacer las conexiones causales directas que informarían las decisiones de marketing, que luego mejorarían las tasas de éxito y reducirían los costos. Si usted hizo más de $200.000 al año, por ejemplo, usted era un prospecto para un coche de lujo como un BMW. En comparación con la alternativa “sin minería de datos en absoluto” usando los ingresos para filtrar las perspectivas de mejora de la eficiencia y se sentía como un paso de gigante hacia el futuro. Pero a partir de la perca de hoy en día, este tipo de filtrado es muy ineficiente, especialmente teniendo en cuenta el hecho de que ninguno de los datos que se dirige a la intención del consumidor.
Durante casi dos décadas, la revolución digital ha ido sobre el perfeccionamiento de los datos de segunda dimensión en la forma de la orientación de comportamiento. Dentro de los pasillos de empresas ad-tech, agencias y anunciantes, la frase utilizada para describir esto es ‘intender datos.’ Una visita a la página web de BMW, unas pocas búsquedas en Google de préstamos para automóviles, y un par de artículos de las editoriales de automoción, y la señal se envía al consumidor que tiene la intención de comprar un coche. Por esta razón, hace unos años, la gente comenzó a darse cuenta de que los anuncios de productos que habían mostrado cierto interés en lo que seguían en torno a Internet. Dejando a un lado el hecho de que el seguimiento de los usuarios de este tipo es un poco espeluznante, en verdad, también es muy crudo y real.
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La publicidad basada en cookies puede utilizarse para inferir la intención, pero sólo hasta cierto punto. Un anunciante puede inferir la intención del comportamiento de los consumidores, pero no todos los consumidores que se comportan dentro de los parámetros de un algoritmo predictivo están en el mercado o tiene los recursos financieros para convertirse en un cliente. Así como revelador, un montón de clientes existentes no pueden haber manifestado los síntomas de una intender predecible.
Estos primeros datos dimensionales, por lo tanto, pueden ser sobre-incluidos porque no todo el mundo por encima del umbral de ingresos va a querer comprar un BMW o estar en el mercado. Pero segundos datos dimensionales pueden ser tanto insuficientemente inclusivos. Se echa de menos los clientes que no muestran intención activamente a través de su comportamiento en línea (aquellos que no activan el algoritmo yendo a los sitios web adecuados o los que utilizan los bloqueadores de anuncios, por ejemplo). Los segundos datos dimensionales también pueden compensar en exceso mediante la inclusión de los clientes potenciales que pueden generar señales de intención, pero que son incapaces de comprar, al igual que el visitante del sitio Web que es un friki adolescente sin coche y sin ningún ingreso en absoluto.
Si los primeros datos dimensional tratan de poner de relieve una relación causal y los segundos datos dimensional son aproximadamente inferir intención, entonces la tercera dimensión de los datos puede ser el poner todas las variables en juego.

A medida que la Internet de los objetos crece exponencialmente, el flujo de datos que viene de persona a máquina y de máquina a máquina de conectividad se hinchará. El impacto económico potencial será enorme y muy posiblemente mucho más grande de lo que se puede predecir. Ahora, consideremos el ejemplo de la BMW en ese contexto. Muchos modelos de automóviles de hoy en día ya están conectados a través de la web para el distribuidor y fabricante. Si recolectar y analizar los datos que emanan desde ‘algo que ya está sucediendo’ se puede determinar cuando el coche se debe llevar a reparación e incluso cuando es momento de una sustitución. En pocas palabras: la IOT para los fabricantes de automóviles es sobre cómo gestionar el costo de ventas y de marketing; hemos llegado a tal punto que se puede determinar el método más preciso de la identificación del cliente y la intención. El producto, que se encuentra en la mejor posición posible a saber, inicia el ciclo de compra.
La tercera dimensión, sin embargo, no sustituye a la primera o segunda dimensiones. En efecto, los terceros datos dimensional triangulan el problema de llegar a una conclusión determinista. Los primeros datos dimensionales, le informan de que está calificado para comprar el BMW. Los segundos datos dimensionales predicen que tiene la intención de comprar el BMW. Pero no será hasta que tome los datos en la tercera dimensión que se puede identificar con precisión quien está realmente en el mercado y en el punto de decisión de comprar un coche nuevo.
Por supuesto, la revolución de la IOT y la posterior llegada de terceros datos dimensionales no se limitarán al espacio del automóvil. Ni por asomo. Muchos, muchos productos recogen sus propios datos de uso y generar perfiles, y como resultado, la mayoría, si no todos, los datos de consumo y de negocios evolucionarán de predicción para determinista en la naturaleza. El uso de un par de zapatillas de deporte, la iluminación de su casa, o incluso el almacenamiento de la nevera y encaminada a la jardinería, todos se convierten en parte de una colección de datos de rendimiento que será analizada en tiempo real para determinar los requisitos de mantenimiento, y a continuación, programar reparaciones o sustituciones que sean necesarias.
La comercialización a menudo ha sido visto como arte formado por el instinto y la analítica. En el mundo de los terceros datos dimensionales, los modelos de negocio se adaptarán a modelos de servicio y suscripciones a largo plazo para los productos domésticos comúnes y actividades. Esto pondría freno a la necesidad de comprar y aumentar el valor de cada nuevo customer y con ello presenta un nuevo reto para los vendedores quienes tendrían la necesidad de encontrar nuevas dimensiones para la creación de demanda.
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